大數(shù)據(jù)給城市智能交通系統(tǒng)的技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用革新帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn).從交通大數(shù)據(jù)的基本概念、交通大數(shù)據(jù)帶來的問題和大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)學(xué)建模方法等方面，闡述了交通大數(shù)據(jù)給智能交通系統(tǒng)帶來的變革.為了深入理解交通大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，分析交通大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生背景，提出了交通大數(shù)據(jù)的“6V”特征，總結(jié)了智能交通系統(tǒng)中大數(shù)據(jù)的基本類型.面對(duì)交通大數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)絡(luò)通信、計(jì)算效率和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等諸多問題，提出了應(yīng)對(duì)策略和思路.對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模方法進(jìn)行了分析，說明了混合模型的意義.最后，討論了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能交通系統(tǒng)的體系框架.

　　1 引 言

　　隨著信息技術(shù)、通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)等的快速發(fā)展，數(shù)字城市(Digital City)與智慧城市(Smart Ctiy)接踵而來.1998年1月，美國前副總統(tǒng)戈?duì)柊l(fā)表了題為“數(shù)字地球——新世紀(jì)人類星球之認(rèn)識(shí)(The Digital Earth: Understanding our planet in the21st Century)”的演說，數(shù)字地球的概念由此產(chǎn)生[1] .2008年11月，時(shí)任IBM董事長兼CEO的彭明盛發(fā)布了題為“智慧地球：下一代領(lǐng)導(dǎo)人議程(A Smarter Planet: The Next Leadership Agenda)”的主題報(bào)告，正式提出了“智慧地球”(Smart Planet)的概念[2] .數(shù)字城市和智慧城市都是美國的舶來品，二者都是信息化背景下現(xiàn)代城市發(fā)展的高級(jí)形態(tài).當(dāng)前，英國提出了“數(shù)字英國(Digital Britain)”計(jì)劃[3] ，韓國提出了“U-Korea”戰(zhàn)略和“U-City”綜合計(jì)劃[4] ，我國于2013年前后開展智慧城市試點(diǎn)示范工作[5] .

　　2 交通大數(shù)據(jù)的基本概念

　　2.1 交通大數(shù)據(jù)的特征交通大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)交通數(shù)據(jù)的不同主要體現(xiàn)在特征中.當(dāng)前對(duì)大數(shù)據(jù)特征的描述主要有：3V[14] 、 4V[15] 和5V[16] 等.結(jié)合交通大數(shù)據(jù)的基本類型，認(rèn)為交通大數(shù)據(jù)具有6V特征，具體如表1所示.

　　2.2 智能交通系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)根據(jù)數(shù)據(jù)來源分布，智能交通系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)劃分如表2所示. (1)交通流數(shù)據(jù)(固定檢測(cè)器). 傳統(tǒng)固定檢測(cè)器獲取的交通流數(shù)據(jù)為智能交通系統(tǒng)的傳統(tǒng)應(yīng)用提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐.以北京為例，基于微波雷達(dá)、超聲波、感應(yīng)線圈、視頻監(jiān)控等檢測(cè)器，北京市公安局公安交通管理局建立了交通信息采集、處理、發(fā)布系統(tǒng)，北京市道路交通流預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)系統(tǒng)[17] 等.(2)交通流數(shù)據(jù)(移動(dòng)檢測(cè)器). 通過固定檢測(cè)器與移動(dòng)檢測(cè)器的數(shù)據(jù)融合[18] ，獲取更加準(zhǔn)確的交通流數(shù)據(jù).以北京為例，北京市公安局公安交通管理局開展了“北京市道路交通流綜合分析與數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系研究”的項(xiàng)目，對(duì)固定檢測(cè)器、移動(dòng)檢測(cè)器等獲取的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，優(yōu)化交通數(shù)據(jù)質(zhì)量[19] . (3)位置數(shù)據(jù)(移動(dòng)檢測(cè)). 先進(jìn)的移動(dòng)通信技術(shù)拓展了交通移動(dòng)檢測(cè)的應(yīng)用范圍，由傳統(tǒng)的交通流數(shù)據(jù)獲取推廣到位置數(shù)據(jù)的獲取，使得基于位置的服務(wù)成為可能.基于公交智能卡的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)出行者出行行為的分析，為公交基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和運(yùn)營服務(wù)管理提供支持[20] .基于出租車車載終端的數(shù)據(jù)，研究出行距離、出行時(shí)間和道路偏好對(duì)駕駛員路徑選擇的影響，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)路徑的預(yù)測(cè)[21] .應(yīng)用智能手機(jī)，可實(shí)現(xiàn)出行軌跡、出行方式、出行范圍、出行總量等的獲取[22，23] .此外，車聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)大大提高了城市交通信息綜合獲取的水平，豐富了交通數(shù)據(jù)來源和發(fā)布途徑[24，25] .海量位置數(shù)據(jù)的處理和分析，為交通出行行為分析[26] ，公交系統(tǒng)優(yōu)化[27] ，車輛優(yōu)先控制[28] 等提供了支撐.

　　3 交通大數(shù)據(jù)帶來的問題

　　3.1 數(shù)據(jù)安全問題交通大數(shù)據(jù)具有“Value”特征，蘊(yùn)含了眾多的信息，有些信息涉及國家安全，例如，公安網(wǎng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù);有些信息涉及個(gè)人隱私，例如，卡口系統(tǒng)檢測(cè)的車輛軌跡數(shù)據(jù).在交通大數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、處理、應(yīng)用等過程中，數(shù)據(jù)安全問題非常重要.智能交通系統(tǒng)依托智能交通專網(wǎng)進(jìn)行系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)傳輸，以及與外網(wǎng)之間的數(shù)據(jù)交互時(shí)，必須符合規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，保證網(wǎng)絡(luò)安全[31] .另外，在數(shù)據(jù)處理過程中，需要遵循隱私保護(hù)機(jī)制，應(yīng)用隱私保護(hù)方法[32] . 交通大數(shù)據(jù)具有“Veracity”特征，去偽存真是數(shù)據(jù)安全的另一重要問題.大量的冗余數(shù)據(jù)和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)不僅占據(jù)大量的存儲(chǔ)空間，浪費(fèi)存儲(chǔ)資源，還會(huì)大大降低數(shù)據(jù)分析的有效性和穩(wěn)定性[33] .進(jìn)行異常數(shù)據(jù)識(shí)別，缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)充，錯(cuò)誤數(shù)據(jù)修正，冗余數(shù)據(jù)消除具有非常重要的意義.

　　3.2 網(wǎng)絡(luò)通信問題交 通 大 數(shù) 據(jù) 具 有“Volume”、“Velocity”、 “Visualization”特征，要求網(wǎng)絡(luò)通信要滿足大容量數(shù)據(jù)的快速、穩(wěn)定傳輸，特別是高清視頻圖像數(shù)據(jù). 交通大數(shù)據(jù)的“Variety”特征決定網(wǎng)絡(luò)通信方式的多樣化.目前，城市建立智能交通系統(tǒng)多采用自建專網(wǎng)、租用城市公網(wǎng)相結(jié)合的模式，具備有線通信與無線通信并存且互通特征.智能交通系統(tǒng)常用的網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)包括：有線電纜、光纖通信網(wǎng)絡(luò)、無線傳感網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)通信系統(tǒng)、衛(wèi)星定位系統(tǒng)等.

　　3.3 計(jì)算效率問題交通大數(shù)據(jù)具有“Velocity”特征，要求智能交通系統(tǒng)具備較高的計(jì)算效率，例如，交通數(shù)據(jù)預(yù)處理，交通狀態(tài)識(shí)別，短時(shí)交通流預(yù)測(cè)，實(shí)時(shí)交通流控制，動(dòng)態(tài)交通誘導(dǎo)，實(shí)時(shí)公交調(diào)度等均具有時(shí)效性要求.云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展帶來了新的解決方案，智能交通云的概念由此提出[34] .基于云計(jì)算技術(shù)，使得計(jì)算機(jī)硬件和軟件得到有效利用，提高智能交通系統(tǒng)的計(jì)算效率.

　　4 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)學(xué)建模方法

　　2000 年，美國自然科學(xué)基金會(huì)(NSF)首次提出 了 動(dòng) 態(tài) 數(shù) 據(jù) 驅(qū) 動(dòng) 應(yīng) 用 系 統(tǒng)(Dynamic Data Driven Application Systems)的概念[35] .數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型與機(jī)理模型、知識(shí)模型同屬常用的數(shù)學(xué)建模方法.機(jī)理模型從本質(zhì)上反映客觀規(guī)律，但是，建模過程繁瑣，參數(shù)標(biāo)定難度較大;知識(shí)模型以經(jīng)驗(yàn)總結(jié)為基礎(chǔ)，模型簡單易于實(shí)現(xiàn)，但是，模型精度較低，研究對(duì)象的復(fù)雜性具有局限性;數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型從數(shù)據(jù)出發(fā)，是一個(gè)自下而上的建模過程，無需了解機(jī)理，精度較高，但是，模型的可解釋性較低，模型推廣性能較弱.對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)，特別是在某些情況下，機(jī)理模型不可行或難度較大，知識(shí)模型的精度較低，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的意義凸顯.常用的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法如表3所示大數(shù)據(jù)概念的提出，推動(dòng)了大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思想的產(chǎn)生，促進(jìn)了機(jī)理模型、知識(shí)模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型的混合使用.在大數(shù)據(jù)的背景下，機(jī)理模型、知識(shí)模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型存在相互滲透、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的關(guān)系，3種模型構(gòu)成的混合模型具有較好的應(yīng)用前景.依據(jù)知識(shí)和數(shù)據(jù)，簡化機(jī)理模型，并將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型結(jié)合在一起，完成模型標(biāo)定，互為補(bǔ)充.機(jī)理和知識(shí)可以優(yōu)化數(shù)據(jù)，減少噪聲，確定合適的訓(xùn)練樣本，提高模型魯棒性.以基于時(shí)間序列、空間數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)為例，知識(shí)模型用于初步確定與研究對(duì)象路段相關(guān)的數(shù)據(jù)集合，確定合適的訓(xùn)練樣本;機(jī)理模型用于標(biāo)定基于組合模型的短時(shí)交通流預(yù)測(cè)方法;數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型用于發(fā)現(xiàn)組合模型誤差與交通狀態(tài)的模式匹配關(guān)系，實(shí)驗(yàn)表明混合模型具有較高的精度.

　　5 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能交通系統(tǒng)

　　交通大數(shù)據(jù)給智能交通系統(tǒng)帶來了變革，主要體現(xiàn)在基本概念、面臨問題和建模方法等3個(gè)方面.面向上述變革，研究大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能交通系統(tǒng)具有重要的意義，體系框架如圖1所示. (1)感知對(duì)象. 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能交通系統(tǒng)具有海量的監(jiān)控對(duì)象.智能交通系統(tǒng)的感知對(duì)象從人、車、路、環(huán)境四個(gè)方面展開，包括：個(gè)體出行、營運(yùn)車輛、交通管理和靜態(tài)系統(tǒng)等. (2)全面感知. 大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能交通系統(tǒng)具有多樣的檢測(cè)手段和豐富的數(shù)據(jù)來源.針對(duì)城市交通數(shù)據(jù)源的分布情況和智能交通系統(tǒng)的數(shù)據(jù)需求，以固定檢測(cè)和移動(dòng)檢測(cè)構(gòu)成的傳統(tǒng)交通信息采集系統(tǒng)為依托，拓展交通數(shù)據(jù)源的類型和數(shù)量，增加新型交通數(shù)據(jù)采集的使用，實(shí)現(xiàn)城市交通及相關(guān)系統(tǒng)的全面感知.全面感知體現(xiàn)在多樣的數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)類型上.

　　6 研究結(jié)論

　　移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)快速發(fā)展，智慧城市、智能交通系統(tǒng)等應(yīng)用快速推廣，交通大數(shù)據(jù)應(yīng)運(yùn)而生.本文對(duì)當(dāng)前的大數(shù)據(jù)及其在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行分析，旨在為大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能交通系統(tǒng)立項(xiàng)、建設(shè)和運(yùn)營提供建議.以下幾個(gè)問題可能實(shí)未來的研究熱點(diǎn)：(1)硬件設(shè)計(jì)方面. 大數(shù)據(jù)背景下，需研究多源、海量數(shù)據(jù)的有效采集、穩(wěn)定傳輸、快速處理和合理存儲(chǔ)方法，特別是交通數(shù)據(jù)采集設(shè)備的研發(fā)問題.數(shù)據(jù)是智能交通系統(tǒng)基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)為智能交通系統(tǒng)提供了廣泛的數(shù)據(jù)來源，然而，智能交通系統(tǒng)的部分功能，以交通控制為例，需要準(zhǔn)確的、定制化的交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù). 在此背景下，交通數(shù)據(jù)采集設(shè)備的研發(fā)顯得尤為重要. (2)軟件開發(fā)方面. 軟件是智能交通系統(tǒng)得以廣泛應(yīng)用的首要工具，是智能交通系統(tǒng)距離用戶最近的一部分，特別是在大數(shù)據(jù)的背景下，用戶可以通過個(gè)人電腦、手機(jī)、顯示屏等終端設(shè)備獲取信息，軟件開發(fā)的意義重大.在豐富數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，從日益增長的交通管理和服務(wù)需求出發(fā)，兼顧城市發(fā)展和交通運(yùn)行特征，進(jìn)行軟件的功能設(shè)計(jì)和操作優(yōu)化，以提高交通管理和服務(wù)的智能化水平. (3)交通建模方面. 交通屬于典型的開放復(fù)雜巨系統(tǒng)，在交通建模研究中，機(jī)理、知識(shí)、數(shù)據(jù)的系統(tǒng)化應(yīng)用具有特殊的意義.大數(shù)據(jù)為交通模型的建立、標(biāo)定奠定了基礎(chǔ)，倒逼交通模型的自我完善，特別是混合交通流特性的研究、交通出行行為規(guī)律的發(fā)現(xiàn)、動(dòng)態(tài)交通流時(shí)空特征的提取等基礎(chǔ)問題.此外，以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，交通控制的集成化、智能化、多模式化，交通誘導(dǎo)的群體覆蓋、個(gè)性支撐等逐漸成為可能.

　　參考文獻(xiàn)：

　　[1] Gore A. The digital earth: Understanding our planet in the 21st century[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 1999, 65(5): 528.

　　[2] Palmisano S. A smarter planet: The next leadership agenda[R]. New York: IBM, 2008.

　　[3] Department for Culture, Media and Sport, Department for Business, Innovation and Skills. Digital Britain final report[R]. London: Office of Public Sector Information, 2009.

　　《大數(shù)據(jù)及其在城市智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用綜述》來源：《交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息》，作者：陸化普* ，孫智源，屈聞聰